from sklearn import acc

时间: 2023-08-18 19:07:22 浏览: 46
引用\[1\]和引用\[2\]提供了从sklearn.metrics导入accuracy_score函数的方法。可以使用这个函数来计算分类模型的准确率。引用\[5\]提供了使用交叉验证来评估模型性能的方法。可以使用cross_val_score函数来进行交叉验证,并选择适当的评分参数,如accuracy、f1、precision、recall、roc_auc、neg_log_loss等等。引用\[3\]提供了使用joblib库保存和加载模型的方法。可以使用joblib.dump函数保存模型,使用joblib.load函数加载模型。引用\[4\]提供了关于sklearn分类评估参数average的参考链接,可以在其中找到关于average参数的详细说明。 #### 引用[.reference_title] - *1* [sklearn.metrics.ari/acc/nmi使用报错&sklearn各种评价指标](https://blog.csdn.net/weixin_44447680/article/details/124550652)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *4* [使用 sklearn.metrics计算f1,pre,acc,rec(二分类和多分类)](https://blog.csdn.net/pangxing6491/article/details/107843353)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* *5* [sklearn用法总结](https://blog.csdn.net/haoshan4783/article/details/84667189)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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